短期連載・サプライチェーンマネジメント講座（坂口孝則）

調達・購買の教育教材として、サプライチェーンマネジメント全体の資料作成を思いつきました。ここから連載として、サプライチェーンマネジメント講座を開講します。連載が終わった際には、内容をみなさんの会社で使っていただいてもかまいません。予定では、次のような流れで連載していきます。

■サプライチェーンの基礎情報
1. サプライチェーンとは何か
2. サプライチェーンの歴史的発展
3. サプライチェーンとトヨタカンバン方式
4. 物流からサプライチェーンマネジメントへの発展
5. グローバル経営とITツールを活用したサプライチェーン
■①サプライチェーン販売編
1. 販売計画と需要予測
2. BtoBとBtoCにおける販売計画業務の違い（BtoB）
3. BtoBとBtoCにおける需要予測方法（BtoC）
4. POSデータの活用
5. 共同販売予想（CPFR）
■②サプライチェーン生産編
1. 仕様書、BOM、生産指示書
2. 生産方法種類
3. 生産計画、MRP
4. 日程管理、ボトルネックの発見と改善
5. 生産制約条件、スループット
■③サプライチェーン調達編
1. ソーシング（契約業務）とパーチェシング（調達実行）
2. 定期発注方式と定量発注方式
3. 調達品の納期遅延防止
4. JIT、VMIとCMI
5. サプライヤマネジメント
■④サプライチェーン在庫、物流編
1. 在庫管理の方法
2. 在庫数低減の取り組み
3. 物流の主要機能、物流コスト
4. 物流の情報システム
5. 短時間配送の取り組み
■さまざまな業界のサプライチェーン
1. 自動車業界とサプライチェーン
2. 小売業とサプライチェーン
3. コンビニエンスストアとサプライチェーン
4. 食品業界とサプライチェーン
5. 物流業者とサプライチェーン
■サプライチェーンの発展
1. プロダクトライフサイクル管理
2. ビッグデータ（顧客データ）の活用
3. サービスロジスティクス
4. グローバルサプライチェーンマネジメント
5. インターネット活用によるeサプライチェーンマネジメント
6. 垂直統合から水平分業・EMSへの潮流
7. 小売業のオムニチャネル化
■これからのサプライチェーン
1. 次世代コールドチェーンマネジメント
2. 環境負荷対応を考えたサプライチェーン網の構築
3. 水資源管理を徹底したサプライチェーン網の構築
4. 日本の空洞化と生産回帰
5. インダストリー4.0、IoT時代のサプライチェーン

それでは、今回は上記の赤字のところからです。

5. 短時間配送の取り組み

・配送短時間化の取り組み

物流倉庫に商品が入ってから、出荷して、お届け先に届くまで。それぞれを効率化、高速化することで、短時間化する取り組みが実施されています。大きくわけると、倉庫内での取り組みと、運送の取り組みにわかれます。

・倉庫内での効率化の取り組み①ウェアラブル化

ウェアラブル端末を利用した作業効率化を志向している企業があります。たとえば、有名なところでは米ゼネラルエレクトリックが、ウェアラブルグラスをかけた工場作業者が、グラス上の指示にしたがって部品を取ったり補修作業したりする動画を公開しました。おなじく物流倉庫でも、何をピッキングするかタブレットや、ウェアラブルグラスで把握できる仕組みが採用されはじめました。

また、音声認識システムもあります。資材倉庫や物流現場では、作業者が片手に伝票を持ち確認しながらピッキングするのが一般的です。棚入・棚卸から入荷検品・出荷検品にいたるまで手の解放が一大トピックでした。それを解決したのが音声認識システムで、目を使うものではなく、耳と口を使うものです。

一般的なものでは、作業者はヘッドギアを装着します。すると機械から指示が出ます。「○○を出庫してください」「わかりました」「バーコードを読み込んでください」「はい」「照合されました。それを△△△に運んでください」「はい」……と続いていきます。

この指示によって、作業者は立ち止まる時間がほぼなくなり、ずっと作業を続けられます。また、ピッキングのミスが大幅に減ります。そして、導入すれば効率化と省人化により、人件費が大幅に削減できます。

・倉庫内での効率化の取り組み②パワードスーツ化

もうは、人間を変身させるパワードスーツの登場です。日本では、パワードスーツ、アシストスーツ、などさまざまな呼び方があるものの、「wearable robot」と欧米では称されることが多いようです。

古いところでは、本田技研工業がアシモからはじめ、歩行アシストロボットを開発しています。また、アクティブリンクは日本のアシストロボットメーカーとしていくつかの機器を量産してきました。これから日本は少子高齢化を迎えます。もちろん、外国人労働者の受け入れは可能性としてあるものの、多くの日本人労働者は加齢していきます。すくなくとも、加齢したひとたちの労働力も必要としていくでしょう。そうなると、これまで衰えていく力を補助する機器が求められます。

・運送上の取り組み①自動運転

次に、運送上の取り組みです。やはり、まっさきにあげるのは自動運転技術による配送です。物流会社は自動車メーカーと組んで、この自動化に取り組んでいます。自動運転ではグーグルが有名ですが、この分野にはアップルも参入すると発表しました。グーグルは自動操縦にくわえて電気自動車を活用して、同一日配達を実現しようとしている。

もちろん、完全無人車を目論むのであれば、いかにしてお客から受け取ってもらうかの課題は残ります（ラストワンマイル）。スタッフが車内に常駐するのか。あるいはピッキングシステムを取り付けるのか。あるいは、アメリカでは珍しくない軒先に荷物を置くスタイルにするのか。そういった課題がすぐさま解決することはないでしょうが、有力な手段には違いありません。

・運送上の取り組み②ビッグデータの活用

かつてＵＰＳは、自社トラックの左折を禁止したと発表しました。日本の道路でいうと、右折を禁止したと思ってください。同社は、第一の目的は安全のためだと述べています。左折をすると、対向車との接触の可能性が高まり、また待ち時間が生じます。

同社は実現のためにビッグデータを使って徹底的に分析したようです。トラックのルートマップを解析し、配送場所から配送場所へ、最短距離でまわるルートを見つけ出はじめました。

この最適ルート解析によって、走行距離を通算２０４０万マイル（＝32,830,617キロメートル＝32百万メートル）削り、さらに排出CO2を20,000,000キログラム（＝20百万キログラム）削減しました。

このように、貨物を流すだけ、運ぶだけの、単純な仕事、と思われていた領域であっても、ビッグデータを活用すればまだ改善の余地があります。配達員の動線分析やルート解析、あるいは単純なところでは、配達前のメール通知だけでも効率化が進んでいます。

・運送上の取り組み③予測配送システム

また、アマゾンが進めているのが「anticipatory package shipping」＝「予測発送」です。この「予測発送」とは、これまでの個々の注文履歴と頻度を分析し、各ユーザーが注文する前に、文字通り「予測」し商品を届けるものです。荷物が最終的な宛名なく出荷され、そして、配送の途中に配送先が決まるものです。つまり配送地域のなかで、誰かが注文してくれるはずで、それに先んじて配送してしまいます。

アマゾンは、もし予測発送した商品を受注できなければ、近くの倉庫で待機させる可能性もあるし、あるいはトラックで待機させる可能性もあるとしています。

もちろん、たとえば、ダイエット中の女性にたいして、これまでと同じペースでクッキーとチョコレートが送り続けられたら問題でしょう。また、スパイダーマンやバットマンを卒業した青年たちにずっとアメコミ商品を送るのは無意味でしょう。オムツのとれた赤ちゃんに、ずっと送り続ければ資源の無駄です。

ただ、そういった誤謬も修正されるはずです。なによりもこのサービスは、莫大なデータと物流力で他社を凌駕したい同社の目指す方向性を指し示しているように見えます。

アマゾンはあくまで一例にすぎません。いま、1秒でも速く届けようとする短時間配送化が行われています。